如何本地部署DeepSeek
本地部署DeepSeek使用Ollama和DeepSeek-R1模型，搭配Enchanted界面工具。通过Ollama命令下载模型，注意电脑配置：70b版本要求高，推荐1.5b或32b版本。Enchanted提供macOS原生界面，配置简便，适合快速体验。
新年刚过，互联网上最热闹的地方，竟然是DeepSeek。朋友圈刷屏的除了新年祝福，还有各种关于它的讨论。揣着一颗好奇心试了试，竟有一种发现新大陆的感觉。估计是围观的人太多，在线版本时不时会卡住或连不上。想着不如自己动手，本地部署的念头就这么冒了出来。
方案
本地化方案其实很简单：Ollama + DeepSeek-R1 + Enchanted LLM，三者搭配，一步到位。
Ollama 是一个在本地运行大语言模型的利器，支持多种开源模型，比如 Llama 2、Code Llama、Mistral 等。它把模型下载、配置、运行全流程简化到极致，用起来颇有 Docker 的感觉：pull、run、ps……一条命令搞定。安装也很省心，选对系统版本下载安装就完事了。
DeepSeek-R1
打开 Ollama 官网（https://ollama.com/），Models 页面排名第一的就是 DeepSeek-R1。点进去选择对应的版本，右边会自动展示对应的 ollama 命令。复制，粘贴到命令行，回车执行——就是那么简单。
不过呢，高端操作一帆风顺不太合理，所以必然要踩点坑。第一个上手的是 70b 版本，总大小 43GB。下了两个小时左右，终于好了，正准备见证奇迹的时候，ollama 抛出了这样一条错误提示：ollama Error: Post "http://127.0.0.1:11434/api/show": read tcp 127.0.0.1:57953->127.0.0.1:11434: read: connection reset by peer 。于是去问 DeepSeek 本尊，它思考了半天，最终回答是“服务器繁忙，请稍后再试”。然后建议检查服务状态、端口占用、防火墙、Ollama 版本……一顿操作之后，突然想起 ollama ps 这个命令。一看，傻眼了，什么都没有。这才明白，模型根本没跑起来——电脑配置不够，70b 这个版本确实高攀不起。转而尝试 1.5b 版本，一切顺利。命令行里能直接对话了，让它用 React 实现一个 tab 组件，好家伙，一口气给出了十几个方案。果断换下一个版本，选 32b。20GB 的模型，居然成功跑起来了。
Enchanted
命令行对话终究不如界面顺手。在 Ollama 的 README 里，列举了大量的 UI 工具，比如 Open WebUI、Enchanted、Hollama、Lollms-Webui……因为用的是 macOS，这里选了 Enchanted。它是一个 macOS 原生 App，也支持 iOS 和 Vision Pro，直接从 App Store 下载安装即可。配置起来极其简单：填入本地服务地址（Ollama 本地服务默认为 localhost:11434），选择对应模型版本，搞定。
至此，本地化部署就算完成了。最后附上纪念照一张：
火山引擎是字节跳动旗下企业级云与AI服务平台。聚焦大模型核心能力，依托字节自研豆包多模态大模型，凭借火山方舟一站式平台，提供模型精调、推理部署、智能应用搭建等全链路服务，结合高性能AI算力，助力各行业快速落地大模型数字化与智能化应用。
AirBuddy 3 是面向 macOS 的蓝牙外设增强工具，可集中查看 AirPods、Beats 与苹果设备电量，提供快速连接、播放控制、电量提醒、桌面小组件和多台 Mac 外设接力等功能。
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AirServer Windows版可把电脑变成AirPlay、Google Cast和Miracast无线投屏接收端，适合会议演示、课堂教学及家庭大屏分享。发送设备通常无需另装客户端，并可同时接收和智能排列多个镜像会话。
AlwaysUp是一款面向Windows的系统服务注册与程序托管工具，可让普通应用、脚本及批处理在无人登录时随系统启动，并通过状态检测、异常重启、资源监控和邮件通知保障关键任务持续运行。